Discusión sobre el artículo "Simulador rápido de estrategias comerciales en Python usando Numba" - página 2
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Buen artículo, ¡gracias Maxim!
La velocidad es realmente impresionante.
Pero me costó un poco de trabajo antes de ejecutar los scripts.
Para aquellos que no pueden ejecutar el script:
1) instalar catboost
pip install catboost
2) descargar los datos EURGBP_H1.csv y ponerlos en la carpeta Files.
3) descargue todos los scripts python y póngalos en una carpeta
4) modificar la primera línea del script Tester_ML.py de la siguiente manera
from tester_lib import test_model
5) escribir la ruta al archivo en el script Tester_ML.py, yo lo tengo así
p = pd.read_csv('C:/Archivos de Programa/MetaTrader 5/MQL5/Archivos/'+hyper_params['simbolo']+'.csv', sep='\s+')
Buen artículo, ¡gracias Maxim!
La velocidad es realmente impresionante.
Pero tomó un poco de trabajo antes de ejecutar las secuencias de comandos.
Para aquellos que no pueden ejecutar el script:
1) instalar catboost
pip install catboost
2) descargue los datos EURGBP_H1.csv y colóquelos en la carpeta Files.
3) descargar todos los scripts python y ponerlos en una carpeta
4) modificar la primera línea del script Tester_ML.py de la siguiente manera
from tester_lib import modelo_de_prueba
5) escribir la ruta al archivo en el script Tester_ML.py, yo lo tengo así
p = pd.read_csv('C:/Archivos de Programa/MetaTrader 5/MQL5/Archivos/'+hyper_params['simbolo']+'.csv', sep='\s+')
Sé por experiencia propia que una gran cantidad de texto en un artículo te asusta. Es más fácil resolverlo sobre la marcha que leerlo todo :)
Buen artículo, ¡gracias Maxim!
La velocidad es realmente impresionante.
Pero tomó un poco de trabajo antes de ejecutar las secuencias de comandos.
Para aquellos que no pueden ejecutar el script:
1) instalar catboost
pip install catboost
2) descargue los datos EURGBP_H1.csv y colóquelos en la carpeta Files.
3) descargar todos los scripts python y ponerlos en una carpeta
4) modificar la primera línea del script Tester_ML.py de la siguiente manera
from tester_lib import modelo_de_prueba
5) escribir la ruta al archivo en el script Tester_ML.py, yo lo tengo así
p = pd.read_csv('C:/Archivos de Programa/MetaTrader 5/MQL5/Archivos/'+hyper_params['simbolo']+'.csv', sep='\s+')
Estupendo. Has hecho el trabajo que debería haber hecho el autor del artículo.
Estar por encima de todo
Escribir sobre estrategias de negociación
Estar por encima de todo
Es caro, por desgracia. Aunque sólo sea lo básico.
Es caro, por desgracia. Si es sólo lo básico.
En general, el campo está abierto.
En SmartMoney empezaron a publicar cosas básicas, pero de alguna manera..... seca. No se puede ir sólo en FVG.
En general, el campo está abierto.
En el fondo no sé lo que es y no quiero :)
Convertir pantalones en pantalones cortos. Material extra.
Reentrenamiento fuerte del modelo básico como en el artículo. Dos versiones antes y después:
Optimizar ahora no sl/tp, sino entradas por meta_etiquetas (comercio/no comercio):
Biblioteca adicional con optimizador modificado en el archivo adjunto.
Si necesitas un segundo artículo para esto, con descripción ampliada, postea aquí.
¡Todo funciona muy rápido! El proceso de generación de TC tarda segundos. Sólo queda convertir y exportar los modelos a la terminal.
Можно идти другим путем. Сначала экспортировать модель в терминал, затем делать оптимизацию. Интересно будет сравнить, есть ли выигрыш в скорости.